CONTEXTE
L'objectif principal est d'industrialiser l'intégration de l'Intelligence Artificielle (notamment l'IA Générative) à chaque étape du cycle de vie du delivery logiciel (PDLC - Product Development Life Cycle).
Le titulaire du poste doit viser une augmentation significative de la vélocité, une amélioration de la qualité du code et une réduction du "time-to-market", tout en garantissant la sécurité, la conformité et la montée en maîtrise IA des équipes métiers et techniques participant au PDLC.
Missions
Axe A : Optimisation du Cycle de Développement (Conception et Construction)
L'objectif est de passer d'un cycle "manuel" à un cycle augmenté IA afin de gagner en efficacité et vélocité.
- Déploiement de framework et d'enablers IA
- Fluidification des processus et des interactions transverses
- Rendre la documentation IA compatible
- Modernisation du Legacy : Utiliser l'IA pour analyser, documenter et migrer des systèmes obsolètes vers des architectures modernes
- Accompagnement à l'Architecture : Intégrer l'IA dans la phase de conception pour générer des diagrammes, des spécifications techniques et valider la cohérence architecturale
Axe B : Automatisation de la Qualité et des Tests (QA & Testing)
L'objectif est de réduire le temps de test et d'augmenter la couverture.
- Génération de Tests Automatisés : Mettre en place des outils d'IA pour générer automatiquement des tests unitaires, d'intégration et de non-régression
- Synthèse de Données de Test : Utiliser l'IA pour créer des jeux de données de test synthétiques et réalistes (en respectant le RGPD)
- Analyse Prédictive des Bugs : Implémenter des outils d'analyse statique augmentés par l'IA pour détecter les vulnérabilités et les bugs avant la mise en production
Axe C : Gouvernance, Sécurité et Accompagnement (Change Management)
L'objectif est de sécuriser l'usage et de transformer la culture.
- Cadre Éthique et Sécuritaire : Déployer les règles de sécurité (ex : interdiction d'envoyer des secrets/clé
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